Gracias por el A2A! Generalmente es difícil distinguir entre las diversas tendencias y definiciones que están relacionadas, pero no es lo mismo que el periodismo de datos.
Estoy bastante seguro de que puedes encontrar muchas definiciones, así que solo presento la forma en que entiendo ambos conceptos y me gustaría hacerlo con la ayuda de algunas citas:
- El periodismo computacional es “la aplicación de la computación y el pensamiento computacional a las actividades del periodismo, incluida la recopilación de información, organización y creación de sentido, comunicación y presentación, y difusión y respuesta pública a la información de noticias, todo mientras se mantienen los valores centrales del periodismo, como la precisión y la verificabilidad. […] Se distingue por su enfoque en las capacidades de procesamiento (por ejemplo, agregación, relación, correlación, abstracción) “(Nick Diakopoulos)
Según Wikipedia, el campo del periodismo computacional surgió en 2006: Periodismo computacional – Wikipedia.
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- El periodismo de datos o el periodismo basado en datos (DDJ) es el ” flujo de trabajo donde los datos son la base para el análisis, la visualización y, lo más importante, la narración de historias” (Mirko Lorenz) *
Según Wikipedia, este término ha estado en uso desde 2009.
En general, siempre trato de entender estos dos conceptos como una evolución natural , muy en línea con , por ejemplo, cómo ha evolucionado el tratamiento profesional de los datos a lo largo de los años . Un ejemplo aquí que me gustaría mencionar es la ciencia de datos : al igual que el enfoque anterior estaba en el análisis de datos regular, recientemente hemos evolucionado a la ciencia de datos, que implica un flujo de trabajo completo de ciencia de datos, que va desde cargar datos hasta manipularlos, modelar para que obtenga nuevos conocimientos e informes sobre estos nuevos conocimientos.
Lo que leí en las definiciones anteriores se parece mucho a lo que sucedió en el campo de la ciencia de datos: antes, era suficiente con reunir sus datos e investigarlos, procesarlos. Ahora, se necesita mucho más: no se trata solo de procesar o informar sobre los datos, sino de combinar datos de diferentes fuentes, modelarlos, extraer nuevos conocimientos y presentarlos a su audiencia de tal manera que puedan entender (lo cual, para el periodismo de datos , es un enfoque importante, ¡quizás incluso más que en ciencia de datos!).
* Tenga en cuenta que, por simplicidad, he considerado los términos periodismo de datos y DDJ como iguales.
PD. Para obtener una guía de inicio rápido para el periodismo de datos, consulte la Guía rápida para el periodismo de datos o este mazo de Slideshare: Periodismo de datos: una guía de inicio rápido.
